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模糊时态序列演化模式挖掘
1
作者
王炳雪
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第28期128-130,231,共4页
目前时态序列挖掘方法大多都是以一种自然的方式对序列分割、离散处理等,从而使离散化结果很大程度依赖于外部的人为分割变量。为了使离散化结果更强地依赖于原始数据,应用模糊聚类方法,将连续时态演化序列转变为模糊时态演化序列,应用...
目前时态序列挖掘方法大多都是以一种自然的方式对序列分割、离散处理等,从而使离散化结果很大程度依赖于外部的人为分割变量。为了使离散化结果更强地依赖于原始数据,应用模糊聚类方法,将连续时态演化序列转变为模糊时态演化序列,应用模糊时态演化片段支持度评定频繁模糊时态演化模式,用隶属度计算关联规则的支持度和可信度,使这两个重要指标计算更为精确。给出了频繁模糊模式集的生成算法和复杂度。实际算例显示了方法的有效性。
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关键词
数据挖掘
模糊逻辑
时态序列演化模式
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职称材料
题名
模糊时态序列演化模式挖掘
1
作者
王炳雪
机构
上海财经大学信息管理与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第28期128-130,231,共4页
基金
上海财经大学211工程三期资助
文摘
目前时态序列挖掘方法大多都是以一种自然的方式对序列分割、离散处理等,从而使离散化结果很大程度依赖于外部的人为分割变量。为了使离散化结果更强地依赖于原始数据,应用模糊聚类方法,将连续时态演化序列转变为模糊时态演化序列,应用模糊时态演化片段支持度评定频繁模糊时态演化模式,用隶属度计算关联规则的支持度和可信度,使这两个重要指标计算更为精确。给出了频繁模糊模式集的生成算法和复杂度。实际算例显示了方法的有效性。
关键词
数据挖掘
模糊逻辑
时态序列演化模式
Keywords
data mining
fuzzy logic
temporal sequence evolution patterns
分类号
TP391.77 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
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1
模糊时态序列演化模式挖掘
王炳雪
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011
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